10種電腦硬體對於遊戲開發的影響

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近幾年NVIDIA與AMD的顯示卡市場發生了一場爭奪戰,這讓不少玩家以及遊戲開發商得到了相當程度的受益,但在受益的同時也因為顯示卡更弋過快導致廠商和玩家所投入的硬體成本入不敷出,一開始從GTX10系列跳至RTX20系列,再過兩年變成現今的RTX30系列,讓人不禁懷疑兩間廠商是否擁有更高等級的顯示卡藏在後頭,準備作為一舉拿下顯示卡市場的王牌,而對遊戲有影響的其實不只顯示卡,包含CPU、RAM、硬碟讀取速度等都會對遊戲開發有所影響,以下列出幾個會造成影像的部分:

1.顯示卡

對遊玩遊戲以及遊戲開發首當其衝的便是顯示卡,在非常早年的時候,遊戲都是直接由CPU負責圖形運算來進行遊戲,後來發現CPU需要圖形運算也需要動作運算及後台運算,導致負擔實在太大,因此開始有廠商推出專門內建GPU的圖形運算專用卡,這就是顯示卡初步的雛形。

目前顯示卡分為兩種,一種是最為普遍的遊戲用顯示卡、另一種則是工作室專用顯示卡,一般玩家不用說,按照目前市場情形就連大多數的一般工作室和遊戲開發公司都還在使用前者,原因不外乎有兩個,一個是工作室專用顯示卡雖強大,但是非常貴,第二是運用遊戲用顯示卡會讓開發出的遊戲品質與正式推出的成品相當接近。

顯示卡不斷隨著時間進步,新機能也不斷加入,目前最主流機能有實時光線追蹤以及DLSS的AI深度學習圖形演算系統,以往光線追蹤都是利用3D工程師繪製在物件上的圖像讓玩家認為有光線照射在物件上,以達成有反射效果的感覺,現在加裝的光線追蹤系統是獨立控件,可以自顯示卡中獨立出來演算光線追蹤,也就不再需要在物件上直接畫上反射的影像,再加上DLSS便可讓遊戲正常畫質與光線追蹤並行。

2.CPU

截至目前為止,遊戲仍舊無法從CPU的運算中獨立出來,遊戲運作中仍舊需要CPU來進行各種物件位置、運動係數、傷害數字等運算,越是高品質的遊戲,占用CPU的頻寬也就越多,因此,雖然不是遊戲最主要設備,卻是遊戲體驗中不可或缺的一環。

一顆CPU是如何影響遊戲開發進程的呢?舉例來說,一款相當精緻且需要物理運算的遊戲會需要大量CPU計算,當使用的CPU較差時,所運算出來的物理效果有可能會打折扣,甚至有可能會出現運算上的BUG。

3.RAM

在各個IT產業之間,RAM是個既便宜又不可或缺的存在,由於CPU無法一次處理大量數據,會需要RAM來暫存尚未處理的數據,也因為如此,RAM的容量多寡也代表了這台電腦會多順暢,一般辦公室軟體不計,遊戲開發時需要用到的遊戲引擎等都需要大量的RAM來支援其複雜且大量的運算數據,就連顯示卡中也必須自帶RAM來輔助卡中的GPU使用。

4.硬碟

在早年期間,硬碟本身僅僅只是為了儲存而存在,到了最近幾年SSD固態硬碟的推出,成為了需要較有效率的產業或工作室的第二選擇,SSD主要是用固態電子存儲晶片陣列而製成的硬碟,由控制單元和存儲單元組成。而這些晶體元件大多是由快閃計體構成,當記憶體容量越大,它的使用次數也就越短。

而這種硬碟的好處在於讀取速度飛快,現在市場的用法,大多數OS都是直接裝在SSD上頭,讓電腦可以快速運算,而講究速度及效率的產業或個人,不在乎成本的話,大多數會將需要不斷儲存數據及運算的程式放置於該硬碟之中,讓電腦的效率衝到頂點,但這種作法,SSD大約在用滿一年之前就要換一片了。

5.冷卻系統

其實冷卻系統只能算是所有會影響遊戲開發中倒數第一名的項目,但少了它又不行,在現在的電子設備缺點中,最大的硬傷便是過熱,尤其是遊戲開發,如果沒有特別好的冷卻系統,那電腦便很快就會當機,若開發途中又沒存檔的話,那根本就是地獄。

6.AI運算系統

就連顯示卡也搭載AI運算元件的現在,遊戲開發也變得相當依賴AI運算,不光是圖形優化、就連遊戲中敵人的動作也開始有廠商套入AI深度學習,值得一提的是,敵人動作一但經過AI深度學習後,玩家幾乎打不贏套用AI的敵人,甚至必須要遊戲廠商刻意加入漏洞才能讓玩家獲勝。不久前,Unity 推出了一個強大的開源工具Unity Machine Learning Agents,透過這個工具,能夠將其遊戲引擎與機器學習程式(比如Google的TensorFlow)連接起來。Unity 負責人工智慧和機器學習的副總裁 Danny Lange 表示,透過深度學習演算法,非玩家角色(NPC)可以不斷地進行嘗試和犯錯,變得更有創造性和策略性,從而增加遊戲的對抗性和可玩性。

現在在影像層面運用到AI數據的廠商都必須準備一套給AI學習的數據檔案給顯示卡廠商,讓廠商將相關連數據給AI學習,再將完成的資料放入DLSS進行演算,以完成最高解析度的遊戲畫質。

7.影像輸出端

在遊戲開發中,尤其是美術端最需要色彩精準、圖形顯示正確的螢幕,如此才能確定該遊戲在成為成品時不至於變成怪異顏色的遊戲,而會影響到影像輸出的其實不只螢幕,還有顯示卡、CPU這兩項重要的關鍵,這兩個硬體主要負責了遊戲開發美術時的成色區域,尤其是顯示卡,NVDIA和AMD兩間廠商所輸出的顏色差距相當大,目前只要是牽扯到美術的領域,大多會選擇顏色較鮮明的NVDIA來做為主要設備。

接下來說到螢幕,大多數遊戲開發的話會需要用到IPS螢幕,IPS螢幕的特點是顏色精準度最高並且有178度左右的可觀看視角,不管從哪個角度看都不會色偏,如此一來,在遊戲開發期間便可放心地製作符合自己心中的美術風格。

8.輸入端

遊戲開發在輸入端方面除了家機遊戲以外,大多數的時候輸入端通常都大同小異,除了VR遊戲以及FPS遊戲需要特別準備相關設備,VR遊戲通常在電腦螢幕上看見的與頭盔中所見不同,再加上操作系統是定位系統,比一般鍵盤搖桿等設備來的複雜,常常會需要一邊看頭盔搖手等一邊調校遊戲內容,非常的麻煩,但就遊戲的代入性來說的話,VR遊戲還是排名第一。另外一個是FPS遊戲,FPS遊戲麻煩在於射擊精準度及速度上頭,尤其有牽涉到電競的場合更是必須嚴謹。

9.網路

會牽涉到網路的遊戲開發大多數時候都是指開發網路遊戲,亦或者是與之簽約的平台需要做線上認證的措施,在開發這種遊戲時,大多數廠商會自備一個伺服器端來內部聯網進行測試,然後實際上到了最後還是需要連上網路確認遊戲是否運作正常,這時候網路就真的非常重要。

10.雲端設備

目前遊戲有使用雲端的狀況僅只有存檔,但Google已經展開雲端遊玩的服務,Google的新服務Stadia標榜不需要任何高階主機,只需要能夠連上雲端的快速網路,便可在各種平台遊玩需要高階系統的遊戲,這服務毫無疑問是一種革命,然而這並不是產業內第一次使用雲端遊玩服務,在過去sony也曾經想推出這種服務,但後來網路尚未成熟而不了了之,這種服務與網路息息相關,相信未來各種遊戲媒介也會被這種服務所取代。

話說如此,那為什麼都快一年了,該平台遊戲還不多呢?根據遊戲開發商所言,據說是Google方太過吝嗇,Stadia團隊曾與一些遊戲廠商接洽,通常這意味著會提供某種報價讓開發者有興趣參與,但Stadia的激勵機制可說接近沒有。在平台受眾數量尚未開發完全的狀態下,對遊戲廠商來說,也就沒有了誘因。既然沒了誘因,那何不如還是回到舊有平台去進行遊戲開發,這樣對公司內部來說還比較穩當,至少不會有虧錢的疑慮,換個方式想,Google這種做法很反常,以往各種服務都是標榜免費,只要用戶願意提供他的部分資料給Google,Google便會提供實用的服務給客戶,那為什麼在遊戲方面沒有這麼做,大概也只有Google自己知道了。

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